TensorFlow Lite Optimizing Converter ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော TOCO သည် မိုဘိုင်းနှင့် edge စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် TensorFlow ဂေဟစနစ်တွင် အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ converter သည် စမတ်ဖုန်းများ၊ IoT ကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့ အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် TensorFlow မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ TOCO ၏ ရှုပ်ထွေးပွေလီမှုကို နားလည်ခြင်းဖြင့် developer များသည် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို edge computing အခြေအနေများတွင် အသုံးပြုရန် သင့်လျော်သော ဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ထိရောက်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
TOCO ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ TensorFlow မော်ဒယ်များကို မိုဘိုင်းနှင့် edge စက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသော TensorFlow Lite ၏ပေါ့ပါးသောဗားရှင်းဖြစ်သော TensorFlow Lite နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် TensorFlow Lite တွင် ပံ့ပိုးမထားသော ပမာဏသတ်မှတ်ခြင်း၊ ပေါင်းစပ်ဆောင်ရွက်မှုများ နှင့် TensorFlow Lite တွင် ပံ့ပိုးမှုမရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းအပါအဝင် အဓိကအဆင့်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။ အဆိုပါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် TOCO သည် မော်ဒယ်အရွယ်အစားကို လျှော့ချပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ ၎င်းသည် အကန့်အသတ်ရှိသော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များပါရှိသည့် စက်များတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် ကောင်းစွာ သင့်လျော်စေသည်။
Quantization သည် မော်ဒယ်ကို 32-bit floating-point နံပါတ်များကို အသုံးပြုခြင်းမှ ပိုမိုထိရောက်သော ပုံသေအမှတ် ကိန်းပြည့်ဂဏန်းသင်္ချာသို့ ပြောင်းလဲရန် အရေးကြီးသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏ မှတ်ဉာဏ်ခြေရာနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို လျှော့ချစေပြီး ၎င်းကို တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်နိမ့်သော စက်များတွင် ပိုမိုထိရောက်စွာ လည်ပတ်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ TOCO သည် တစ်ဦးချင်းစီ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သီးခြားစီလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော overhead များကို လျှော့ချရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ခြင်းပါ၀င်သော လည်ပတ်မှုပေါင်းစပ်မှုကို လုပ်ဆောင်သည်။
ထို့အပြင်၊ TOCO သည် TensorFlow Lite တွင် ပံ့ပိုးမထားသော TensorFlow လည်ပတ်မှုများကို ပစ်မှတ်ပလက်ဖောင်းနှင့် ကိုက်ညီသည့် တူညီသောလုပ်ဆောင်မှုများဖြင့် အစားထိုးခြင်းဖြင့်လည်း ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ပြီးနောက် မော်ဒယ်ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေကြောင်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးရှုံးခြင်းမရှိဘဲ မိုဘိုင်းနှင့် edge စက်များပေါ်တွင် ချောမွေ့စွာ အသုံးပြုနိုင်စေရန် သေချာစေပါသည်။
TOCO ၏ လက်တွေ့ကျသော အရေးပါမှုကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် TensorFlow မော်ဒယ်ကို စွမ်းရည်ပြည့်ဝသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များပါရှိသော ဆာဗာပေါ်တွင် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြင်းအတွက် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် ဇာတ်လမ်းကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ သို့သော်၊ ဤမော်ဒယ်ကို စမတ်ဖုန်း သို့မဟုတ် IoT စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်အသုံးချခြင်းသည် စက်ပစ္စည်း၏ အကန့်အသတ်ရှိသော လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် မမ်မိုရီကြောင့် ဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာသည် တိကျမှု သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အလျှော့မပေးဘဲ ထိရောက်စွာလည်ပတ်ကြောင်းသေချာစေရန် TOCO ကို အသုံးပြု၍ ပစ်မှတ်စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် ဖြန့်ကျက်မှုပုံစံကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
TOCO သည် အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော စက်ပစ္စည်းများတွင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အသုံးချနိုင်စေခြင်းဖြင့် TensorFlow ဂေဟစနစ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ TOCO ၏စွမ်းဆောင်နိုင်ရည်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို edge computing applications များအတွက် ကောင်းမွန်သင့်လျော်သော format အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် စက်သင်ယူခြင်း၏လက်လှမ်းမီမှုကို သမားရိုးကျ ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းများထက် ကျယ်ပြန့်သော စက်ကိရိယာများထံ ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
- Neural Structured Learning သည် သဘာဝဂရပ်မရှိသော ဒေတာဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: TensorFlow ကို Programming (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: TensorFlow ကုဒ်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)